隐节点竞争BP模型

通过分析ＢＰ网络在局部极小状态下的微观特性，给出一种在隐藏层引入竞争机制的网络模型－隐节点竞争ＢＰ模型，试验表明该模型不仅有效地克服了局部极小问题，而且加快了学习快速，另外，还对本文提出的Ｏ竞争和已有的δ竞争进行了比较，并验证了Ｏ竞争的有效性。     

竞争与大学生成就动机

在如何提高大学生的学习积极性、培养和激发大学生成就动机的问题上，一种较普遍的观点和做法是在学校内部开展竞争，创造一种竞争的环境，认为：“学习需要竞争，只有通过竞争才能使学生……激发学习热忱”。“开展竞争……能激发受教育者的学习积极性”。     

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随着轨道交通在我国大城市中的逐步发展，轨道交通势必与常规公交之间发生客流竞争。本文在分析轨道交通与常规公交客流吸引影响因素的基础上，利用不同出行方式下的出行时耗和出行距离，确定了轨道交通与常规公交之间的客流争夺区域。利用Logit模型，用相对比较容易量化的广义费用函数来代替模型中效用函数，从而建立了轨道交通与常规公交的竞争模型，形成轨道交通与常规公交的分担比例曲线，提供了一种确定两者之间客流分担率的方法。     

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基于对差异化运输产品的分析，建立了不同运输方式企业之间的价格博弈模型和相同运输方式之间的企业竞争博弈模型，并就相关情形进行了基本的博弈分析.分析得出:不同种运输方式之间的企业竞争时，如果运输产品的差异度较小，企业对价格的反应不敏感，而随着差异度的增加，价格的敏感度也相应提高.因而企业应立足于产品与服务差异化，以提高与竞争对手的产品差异度来吸引顾客.对于同种运输方式内部企业之间的竞争，运输企业在提供相同的运输服务时，价格将是影响市场占有率的决定性因素，市场内参与竞争的企业过多，势必造成企业竞相降低运价，形成恶性竞争.文章最后提出了运输企业之间的竞争要逐渐从以价格为主导形式的竞争转到以产品差异为主导形式的竞争.为此，政府应放松运价管制，鼓励企业进行技术创新，引导企业提供差异化的运输产品.     

城市群交通运输系统演化模型及规律特征研究

为研究城市群交通运输系统演化机理,揭示系统形成多样性的内在特性,应用系统动力学模型来描述自组织演化过程。首先,基于物流模型分别构建了单一运输方式动态演化模型、两种运输方式竞争演化模型和两种运输方式学习竞争演化模型,探讨了交通运输系统动态演化过程中,某一运输方式的发展同时受到自身发展的动力机制、不同方式之间的竞争机制,以及与资源环境的适应机制的共同作用,发现各种方式之间以及交通运输系统与资源环境之间存在着相互影响、相互制约的非线性关系。研究认为,各种交通运输方式发展具有形成、成长、成熟、衰退(变革)的阶段性特征,在共同演进过程中,对资源环境利用效率的高低是取得竞争优势的重要因素,而技术创新是推动系统演进的持续动力。     

信号博弈下的交叉口TSCA间的协调学习模型的构建

针对路网中交叉口之间交通流的关联性、动态性及不确定性，应用了信号博弈作为交叉口交通信号控制agent（TSCA）间协调的模型，以分布式Q强化学习中Q值更新来进行其效用函数的学习，通过引入记忆因子对奖惩函数进行设计，及相邻交叉口之间的影响建立权值函数，构建了协调学习的仿真实现流程，并通过实验仿真验证此模型的有效性。     

发货人满意度条件下Hotelling模型的港口竞争分析

将发货人满意度和港口兼容性引入发货人效用函数，放宽传统Hotelling竞争模型中港口定位必须局限于发货人分布空间的假设，通过拓展线性Hotelling模型来研究发货人满意度和港口兼容性与港口选址、收费的关系。研究表明：发货人满意度在港口市场竞争中具有关键作用；同时，发货人满意度相对较强的港口并不一定具有市场竞争优势，市场竞争形成市场份额的最终格局取决于发货人满意度的相对强弱程度。     

基于社会网络结构特征的网约车平台竞争策略研究

为研究网约车平台如何在竞争激烈的行业中选择有效的竞争策略来实现公平的市场竞争，本文从社会网络分析法与计量经济学的双重视角出发研究网约车平台之间的竞争关系。首先构建全国网约车市场竞争网络，选取度中心性、结构洞、核心边缘结构等指标分析其网络拓扑结构，并以112个网约车平台的实际收益数据为例，将网络拓扑属性带入计量经济模型，实证分析了网约车竞争网络指标与平台收益之间的关系。结果显示：目前我国网约车平台竞争网络是一个非均衡性网络，核心平台拥有着密集的网络关系，大多数平台在网络中分布较为分散，少部分平台游离在市场边缘；且平台在网络中的拓扑位置与平台收益息息相关，核心程度对收益影响最显著。最后提出运用前沿技术、建立横向与混合联盟、提供差异化服务的平台竞争策略。     

物流配送中心选址双层规划模型与算法

新建物流配送中心在选址时不仅要考虑到与已有配送中心的竞争,还要预测到未来可能出现的竞争者,否则将会在竞争中处于劣势地位. 因此建立了“原有配送中心-新建配送中心-未来加入配送中心”这一框架下的双层规划模型,为竞争环境下的新建配送中心选址提供决策依据. 上层目标极大化新建配送中心在计划期内的市场份额,下层目标极大化未来竞争者的市场份额. 其中市场份额由配送中心与需求者之间的距离作为可观察项的多项logit模型来刻画. 设计了遗传算法求解,最后通过实例验证该模型与算法可以有效的避免损失,提高新建配送中心的竞争力.     

创建学习型组织是企业发展的新动力

建设“学习型社会”大厦,必须有许多“学习型组织”的基石才能建成.宇通十余年来的稳定、持续、快速发展,是一个不断学习、总结、提升过程.现代企业竞争实质上就是整个组织学习力的较量,谁能迅速提高组织的学习力,谁就赢得了发展的主动和领先优势,谁就会在市场竞争中长期保持发展的优势.宇通在这方面的多年实践,走出了一条学习创新、竞争发展的新路子.     

基于神经网络的模糊逻辑设计算法

提出了一种利用神经网络学习功能来设计模糊逻辑的方法。用类神经网络算法产生模糊规则和隶属函数，通过学习得到的模糊规则、隶属函数和以新模型推理、逆模糊化为基础的新模糊设计，显著地改进了系统性能，缩短了设计周期，将规则数目和隶属函数最优化，可有效降低系统成本。     

货流分布的竞争机会模型

本文对国内外常用的交通分布模型进行了评析，指出了增长系数和重力模型所存在的缺点和问题。并通过货流分布规律的研究，提出了货流分布的竞争机会模型。     

基于Lotka-Volterra的城市客运走廊机动化交通方式竞争模型

为了优化城市交通结构、缓解城市交通拥堵问题,本文在考虑城市客运走廊内3种不同类型的居民出行群体的基础上,以Lotka-Volterra模型为基础建立了公共交通与私人交通的宏观竞争模型.并分析了不同交通方式的竞争强度及不同群体出行规模对模型的稳定性与演化结果的影响.结果表明,交通方式的竞争强度和不同出行群体的规模比例是影响交通方式间竞争激烈程度与其竞争结果的重要因素.当竞争较为激烈时,最终只有竞争力相对较强的交通方式能在市场中存在;在竞争较为缓和的情况下,两种方式能在市场中共存.最后本文提出从调节交通方式竞争强度和改变不同类型居民出行比例两个方面来平衡两种方式间的竞争,以此优化城市客运走廊中交通结构.     

浅谈SolidWorks在《机械制图》教学中的应用

《机械制图》是工科院校的一门专业基础课，对空间想象能力的要求很高，这也是学习该课程的最大障碍。如果按照传统的教学模式，仅依靠有限的机械模型来培养学生的空间想象能力，显然是不够的。在实际教学过程中，结合实际情况引入SolidWorks软件建立三维模型，在培养学生的空间想象和思维能力方面收到很好的教学效果。     

就业竞争的导向作用与高校素质教育

就大学生就业这一高等教育改革中的热点问题，论述了就业竞争正在对大学生学习生活赶快地向作用的事实。分析了就业竞争的价值导向对高校教育、教学和学生成长的积极作用和负面影响，强调要加强素质教育、克服短期行为。     

竭力满足客户需求就是创新——访豪顿华工程有限公司工业及矿业总监刘宏伟

个人认为，我国很多行业现在都是低价竞争。西方企业有一点值得借鉴——他们的研发都是企业自己负责，完全市场化。研发的费用从哪来呢？从企业的合理利润来。如果企业总是低价竞争的话，尽管占领了市场但是后续的技术研发如何支撑？只依靠别的企业研发然后自己模仿，这样永远成不了领导者。     

基于耗散结构理论的乌海市公交优先必要性研究

通过对乌海市海勃湾区居民出行进行问卷调查，针对不同类型的出行者出行方式所占比例，结合以耗散结构理论为基础的公交车-小汽车出行需求竞争模型计算分析了实施公交优先的必要性。分析结果表明按照现有的出行比例及出行量来推算未来的出行分配，不加限制的自由发展和实施公交优先对城市的交通影响截然不同，在有限的道路资源前提下，实施公交优先是解决未来交通拥堵、节约能源的必由之路。     

用奥运精神推动公交发展

面对2008北京奥运盛会，我们应该思考些什么？领悟些什么？学习些什么？这是值得思考的一个重大课题。 奥运会最核心的是竞争，最感人的是精神。观看奥运，最重要、最根本的是要领悟、学习、弘扬奥林匹克精神。     

创新培训机制的构建与管理

市场化经济下，企业间的竞争很明显的区别点就是员工综合素质和综合技能的竞争。关系员工培训，技能提升，激励机制，考核管理等系列的话题在我们电务公司也运行很长时间；然而如何提高培训质量、提高主动学习的积极性，特别在培训机制上、激励方式、考核体质上，公司进行了有效探索。     

应用自组织神经网络的盾构选型

介绍了自组织神经网络的原理算法及其在盾构选型中的应用。侧重讨论了自 竞争特性，自学习能力与ＩＳＯＤＡＴＡ聚类分析法，试验表明，只要样本空间映合理，这种自组织无监督的神经网络具有很好的自学习功能，在工程中具有广泛的应用前景。